Kurtosis – Definition & Bedeutung

Autor: Maik Engelkamp

Die Kurtosis, auch bekannt als “Wölbung”, “Kyrtosis” oder auch “Kurtose”, ist ein statistisches Maß, das zur Beschreibung der Verteilung von Daten verwendet wird. Während die Schiefe (engl. „skewness“) die Extremwerte an einem der beiden Ränder einer Verteilung unterscheidet, misst die Kurtosis die Extremwerte an beiden Rändern der Verteilung. Kurtosis kann wertvolles Instrument für das Risikomanagement an der Börse sein, da sie zeigt, ob eine Geldanlage, wie etwa Aktien, für extreme Ergebnisse anfällig ist.

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 Kurtosis – Definition

Als Kurtosis wird ein statistisches Maß bezeichnet, welches die Anzahl der Datenpunkte am äußeren Rand einer Verteilung misst, und diese mit der restlichen Verteilung der Daten vergleicht. Sie kann positiv (leptokurtische Verteilung), negativ (platykurtische Verteilung) und bei oder nahe null (mesokurtische Verteilung) sein.

  • Verteilungen mit hoher (positiver) Kurtosis weisen Daten auf, die an den Enden mehr Häufigkeit aufweisen als es bei einer Normalverteilung der Fall wäre (sog. “Fat Tails”).
  • Verteilungen mit geringer (negativer) Kurtosis weisen hingegen Daten auf, die an den Rändern im Allgemeinen weniger extrem sind als bei einer Normalverteilung.
  • Datenverteilungen mit einer Wölbung nahe null entsprechen in etwa die Normalverteilung.

Die Kurtosis wird manchmal mit einem Maß für die Spitzenhaftigkeit (engl. “peakedness”) einer Verteilung verwechselt. Sie ist jedoch ein Maß, das die Form der Enden einer Verteilung im Verhältnis zu ihrer Gesamtform beschreibt. Eine Verteilung kann beispielsweise unendlich spitz sein und eine geringe Wölbung aufweisen oder vollkommen flach sein und eine unendliche Kurtosis aufweisen.

Eine Kurtosis misst also die „Endenhöhe“, nicht die „Spitzenhöhe“.

Kurtosis – Bedeutung

Die Kurtosis ist ein statistisches Maß für das kombinierte Gewicht der Enden einer Verteilung im Verhältnis zum Zentrum der Verteilung.

  • Wenn ein Satz annähernd normal verteilter Daten in einem Histogramm dargestellt wird, zeigt es eine Glockenspitze und die meisten Daten innerhalb von drei Standardabweichungen (plus oder minus) vom Mittelwert.
  • Wenn jedoch eine hohe Wölbung vorliegt, reichen die Enden weiter als die drei Standardabweichungen der normalen glockenförmigen Verteilung.
  • Bei einer geringen Wölbung sind die Enden kurzer als bei der Normalverteilung.

Für Anleger bedeuten überdurchschnittlich hohe Kurtosis bei Kapitalmarktrenditen, dass extreme Renditen (entweder positiv oder negativ) häufiger auftreten können, als bei einer Normalverteilung zu erwarten wäre. Dieses Phänomen wird als Kurtosis-Risiko, Tail-Risiko (engl. “Tail Risks”) bezeichnet. Entsprechend bedeutet eine geringe Wölbung, dass Ausreißer seltener auftreten können.

Kategorien der Kurtosis

Es gibt drei Kategorien von Kurtosis, die durch einen Datensatz angezeigt werden können. Alle Wölbungsmaße werden mit einer Standard-Normalverteilung oder einer Glockenkurve verglichen.

Kurtosis Kategorien in der Übersicht
Die drei Kategorien der Kurtose - Leptokurtisch, Platykurtisch, Mesokurtisch

Mesokurtische Verteilung

Die erste Kategorie der Kurtosis ist eine mesokurtische Verteilung. Diese Verteilung weist eine Kurtosis-Statistik auf, die der Normalverteilung ähnelt, d. h. die Extremwertcharakteristik der Verteilung ist ähnlich der einer Normalverteilung.

Leptokurtische Verteilung

Die zweite Kategorie ist eine leptokurtische Verteilung. Jede leptokurtische Verteilung weist eine größere Kurtosis auf als eine mesokurtische Verteilung. Charakteristisch für diese Verteilung sind lange Enden (Ausreißer). Die Vorsilbe „lepto-“ bedeutet „dünn“, wodurch die Form einer leptokurtischen Verteilung leichter zu merken ist.

Die „Dünnheit“ einer leptokurtischen Verteilung ist eine Folge der Ausreißer, die die horizontale Achse des Histogramms strecken und den Großteil der Daten in einem engen („dünnen“) vertikalen Bereich erscheinen lassen.

Kurtosis im Beispiel - Die leptokurtische Verteilung S&P 500 Monatsrenditen
Die tatsächliche (leptokurtische) Verteilung der S&P 500 Monatsrenditen vs. Normalverteilung

Daher werden leptokurtische Verteilungen manchmal als „auf den Mittelwert konzentriert“ bezeichnet, aber das relevantere Problem (insbesondere für Anleger) ist, dass es gelegentlich extreme Ausreißer gibt, die dieses „konzentrierte“ Erscheinungsbild verursachen. Beispiele für leptokurtische Verteilungen sind die T-Verteilungen mit kleinen Freiheitsgraden.

Platykurtische Verteilung

Der letzte Verteilungstyp ist eine platykurtische Verteilung. Diese Verteilungen haben kurze Enden (weniger Ausreißer). Die Vorsilbe „platy-“ bedeutet „breit“ und soll eine kurze und breit aussehende Spitze beschreiben.

Gleichmäßige Verteilungen sind platykurtisch und haben breite Spitzen. Die Beta-Verteilung ist ebenfalls platykurtisch und hat eine unendliche Spitze. Der Grund dafür, dass diese beiden Verteilungen platykurtisch sind, ist, dass ihre Extremwerte geringer sind als die der Normalverteilung.

Für Anleger sind platykurtische Renditeverteilungen stabil und vorhersehbar in dem Sinne, dass es selten (wenn überhaupt) zu extremen (Ausreißer-)Renditen kommen wird.

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